待验证95% 置信事实时间未知
大语言模型基于Transformer架构，其输出本质上是概率采样过程，由Temperature参数控制采样随机性
1
来源数
95%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/1
首次发现
来源
提示工程实战指南：2026年Prompt优化核心技巧与避坑经验
bilibiliISLazycoder
涉及实体
相关事实
待验证大语言模型输出的非确定性源于 Transformer 解码阶段的随机采样机制，采样温度、Top-P 等参数决定每次生成内容可能不同82% 相似已验证AI大语言模型输出的随机性源于温度（Temperature）参数与采样策略，模型生成每个Token时本质上是在做概率采样80% 相似已验证大语言模型本质上是基于Transformer架构的概率预测系统，通过预测下一个最可能出现的词来生成文本77% 相似已验证大语言模型在生成每个token时从概率分布中采样，temperature参数控制随机性的强弱，temperature越高输出越多样，越低则越确定77% 相似已验证当前主流大语言模型本质上是基于Transformer架构的概率预测系统，通过预测下一个最可能的Token来生成内容77% 相似
引用此条事实
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